Moderate deviations and hypothesis testing for signal detection problem
Moderate deviations and hypothesis testing for signal detection problem
复制标题
信号检测问题的适度偏差和假设检验
DOI：
10.1007/s11425-012-4514-8
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发表时间：
2012-11
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
ZHAO ShouJiang
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
GAO FuQing;ZHAO ShouJiang
本文利用中等偏差研究了一类扩散模型的信号检测问题。我们建立了扩散模型对数似然函数的中偏差原理。然后将中等偏差估计应用于信号检测问题的假设检验，给出了一个判决域，使得当第一类误差概率用e−αr（T）逼近时，当观测时间T趋于无穷大时，第二类误差概率比第一类误差概率更快地趋于零，其中α> 0，r（T）=o（T）且r（T）→∞.
We use moderate deviations to study the signal detection problem for a diffusion model. We establish a moderate deviation principle for the log-likelihood function of the diffusion model. Then applying the moderate deviation estimates to hypothesis testing for signal detection problem we give a decision region such that its error probability of the second kind tends to zero with faster speed than the error probability of the first kind when the error probability of the first kind is approximated by e−αr(T), whereα> 0,r(T) =o(T) andr(T)→∞ as the observation timeTgoes to infinity.
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